基于图像识别的路牌信息检测方法研究-通信与信息系统专业论文.docx
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日期: 年 月 日
摘
摘 要
摘 要
惯性导航系统(INS)无需依赖外部环境,工作时具有高度自主性,是一种重要 的导航设备。但该导航系统的定位误差会随着时间增长而逐渐累积,限制了系统 独立工作的有效时间。通常可采用 GPS 可对 INS 的误差进行修正,但 GPS 不是完 全自主导航方式,依赖于卫星信号,且存在 GPS 信号失锁或无法正常接收 GPS 信 号的情况。INS/Vision 组合导航可有效解决导航系统的自主性和系统误差修正的问 题。
为此,本文提出一种利用路牌作为导航标志的视觉定位方案,是自主式定位 方法的一种探索性研究。本文在图像识别的基础上,针对视觉系统中路牌信息检 测的相关问题进行了深入地研究,主要内容包括:
(1)分析和研究了灰度边缘检测、颜色相似性判定、角点检测等方法,针对路 牌图像的几何特征和颜色特征,确定了一种路牌区域检测的方法,并通过实验验 证了本方法的有效性;同时,针对角点检测方法,根据待检测的路牌区域的特征, 对角点检测过程中角点判决的方法进行了改进,实验表明该方法在去除大量干扰 角点的同时可保留目标角点,抑制角点误检和漏检的情况;
(2)在(1)完成路牌区域检测之后,对路牌图像产生倾斜变形原因和类型进行了 分析,确定了一种坐标变换进行倾斜校正的方法,与传统的整体旋转法相比,具 有计算量小的优势;接着,对路牌区域采用四次投影法分割出单个文字图像,结 合路牌先验知识并引入分割点验证窗口,可有效避免字符误分割;
(3)针对自然条件下路牌文字识别问题,采用 Gabor 特征和网格特征的联合特 征,研究了 BP 神经网络的工作原理,根据汉字结构构建了二级 BP 神经网络,构 建了汉字样本库,实验结果表明所用特征可较好的表征汉字,神经网络系统具有 较好的鲁棒性,二级网络的性能要优于单级网络,具有较高的识别率。 关键词:图像处理,汉字识别,BP 神经网络,特征提取
I
ABSTRACT
ABSTRACT
ABSTRACT
Inertial navigation system (INS) is widely used because it can work independently. But the INS can’t work independently in high accuracy for a long time, because the location error drift goes unbounded with time. GPS can be used to correct the INS error, but it is not a kind of completely autonomous navigation, and satellite signals may be blocked by high-rise buildings. INS/Vision Integrated Navigation can be an effective solution to the problems of autonomous navigation and system error correction.
A method of vision positioning based on the road sign as a navigation mark is proposed, which is an exploratory study of self-positioning method. Based on the image recognition, the problem of road sign detection in the vision system is in-depth study.
Firstly, analysis and re
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